6 关于模型导入 一般来说如果你的模型是再GPU上面训练的,那么如果你继续再GPU上面进行其他的后续操作(如迁移学习等)那么直接使用: import torch from torchvision import models pre_trained_weight = torch.load('pre_trained_weight.pt') # pre_trained_weight.pt 是我在resnet18上面训练好的模型 resnet18 = ...
PyTorch DDP 是一种高效的分布式训练方式,主要用于具有多张 GPU 的计算节点。它通过在每个 GPU 上复制模型并并行处理不同的小批量输入来加速训练。在训练的每个步骤中,各个 GPU 之间会进行梯度同步,以确保模型参数的一致性。 问题描述 在使用 DDP 时,有时在程序退出的过程中,用户会遇到卡住的现象,并且会丢失一个...
通过log排查出每次model都被分配在cuda:0上,这也就解释了为什么nproc_per_node=1才能正常训练。 案例# 阅读DDP官方文档,多进程部分实现主要分为两种: 使用torch.multiprocessing手动spawn 使用torch.distributed.run/torchrun自动初始化 这里选用后者的官方DDP案例elastic_ddp.py importtorchimporttorch.distributedasdistimp...
1.使用DistributedDataParallel单机多卡训练 2.自定义了dataloader中的sampler 3.每个进程sampler到的batch数量不一致,这里使用ddp的join上下文管理器解决,可参考:谈谈torch1.10中的ZeroRedundancyOptimizer和Join -小小将的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/424753593 4.训练的过程中,每隔一定步数,使用多卡进行evalu...
使用pytorch的DDP进行分布式训练时,总会遇到奇奇怪怪各种各样的问题,软件硬件都有,在此记录一下,方便后续更新和回查: 首先是pycharm的环境变量设置,在下图中设置,这样debug的时候相关的环境变量就在os.environ中初始化了。 不会pycharm调试的看这边: zzz的本子:Pycharm使用远程服务器并进行pytorch分布式训练调试0 赞...
DDP适用于需要大规模并行计算的科学和工程应用,特别是深度学习模型的训练,如图像识别、自然语言处理和强化学习等。 问题分析 在使用PyTorch DDP时,有时会遇到获取空闲端口时被卡住的问题。这通常是由于以下几个原因: 端口冲突:系统中已有其他进程占用了DDP所需的端口。
ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])这条语句包装了我们的模型; 其他与 pytorch 中训练模型的模板相同,最后一点需要注意的是,在我们将 tensor 移动到 GPU 的时候,同样需要使用 rank 索引,代码中体现在第 14 行。 defdemo_basic(rank, world_size):print(f"Running basic DDP example on rank {rank...
使用910b + pytorch DDP进行多机多卡数据并行训练报错connected p2p timeout 我使用from_pretrained(gpt2,device_map='auto') 为什么会出现这个错误 EI9999: 2024-07-22-09:28:14.307.684 connected p2p timeout, timeout:120 s.local logicDevid:2,remote physic id:0 The possible causes are as follows:...
模型选取与约束说明网页地址 这句话意思是不是pytorch-npu1.11.0是不支持单机多卡训练,或者有什么方法可以多卡训练呢 二、软件版本: -- CANN 版本 (e.g., CANN 3.0.x,5.x.x): 6.3.RC2 --Python 版本 ( Python 3.7.5):3.7.5 --操作系统版本 (e.g., Ubuntu 18.04):Ubuntu 18.04 ...
答案来自于here。详细的答案是: 1.由于每个空闲端口都是由单独的进程生成的，所以最终端口是不同的；2...